1212_MET_EST_MVZ.doc

UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO
Facultad de Medicina Veterinaria y Zootecnia
Licenciatura en Medicina Veterinaria y Zootecnia
Métodos estadísticos en medicina veterinaria y zootecnia
Clave
1212
Semestre Créditos
2
10
Modalidad Semestral
del curso: Hemisemestral
Obligatoria
Carácter
Optativa
Seriación
Asignatura(s)
antecedente(s)
Asignatura(s)
subsecuente(s)
Medicina
Zootecnia
Área
Salud Pública
Humanidades
Básico
Ciclo Intermedio
Profesional
(X )
Tipo
T ( )
( )
(X )
( )
Semana
Teóricas
4
Prácticas
2
Total
6
(X )
(X )
( )
( )
(X )
( )
( )
P
( )
T/P
(X )
Horas
Semestre/Hemisemestre
Teóricas
64
Prácticas
32
Total
96
Introducción a la zootecnia; Metodología de la investigación.
Genética y mejoramiento animal; Epidemiología veterinaria
Objetivo general:
Aplicar los métodos de la estadística básica para el análisis de estudios
observacionales y experimentales en medicina veterinaria y zootecnia.
Objetivos específicos
Unidad Objetivo Específico:
1
2
- Analizar el proceso de investigación en su conjunto e identificar la
participación de la Estadística en el mismo.
- Distinguir las diferentes formas de medición
- Identificar las diferentes alternativas para diseñar la toma de observaciones
- Resumir y examinar los aspectos relevantes de la información
representarlos gráfica y numéricamente.
1
3
4
5
6
7
8
- Explicar el concepto de probabilidad y aplícarlo al cálculo de probabilidad
de eventos.
- Analizar el concepto de variable aleatoria y su distribución de probabilidad
- Identificar algunos modelos probabilísticos y su manejo.
- Reconocer el proceso por el cual, a partir de una muestra, se puede inferir
el valor de un parámetro utilizando la distribución muestral del estimador.
- Aplicar la metodología para obtener estimaciones de diversos parámetros
de una o dos poblaciones.
- Reconocer el proceso general para contrastar hipótesis estadísticas.
- Analizar los métodos de contrastación de hipótesis de parámetros de una y
dos poblaciones.
- Identificar las particularidades del diseño estadístico de un experimento y
las diferentes opciones para realizarlo.
- Analizar el diseño de un experimento con un factor completamente
aleatorizado
- Aplicar un modelo lineal simple a un conjunto de datos.
- Distinguir las diferencias entre el análisis de correlación y el análisis de
regresión
- Aplicar la prueba de bondad de ajuste.
- Analizar las particularidades de la prueba de homogeneidad de
proporciones y de la prueba de independencia de dos variables categóricas.
- Comparar las características, el valor y el uso de cada una de estas
modalidades de prueba.
Índice temático
Unidad
1
2
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4
5
6
7
8
Temas
Importancia de la estadística en la Medicina
Veterinaria y Zootecnia
Estadística descriptiva
Probabilidad
Estimación estadística
Fundamentos para la contrastación de
hipótesis estadísticas
Fundamentos de diseño estadístico de
experimentos
Análisis de regresión lineal simple y
correlación, entre dos variables continuas
Fundamentos del análisis de datos
categóricos
Total
Horas
Semestre/Hemisemestre
Teóricas
Prácticas
6
4
8
12
12
8
4
2
14
2
4
4
4
4
4
4
64
32
Contenido
Unidad
1
1.1 Descripción del área de conocimiento llamada Estadística.
1.2 Resumen del proceso general para la realización de una investigación.
2
2
3
4
1.3 Partes del proceso en que participa la estadística y ubicación de los
siguientes conceptos:
1.3.1 Fenómenos aleatorios y su regularidad estadística.
1.3.2 Población (es) y muestra (s).
1.3.3 Diferentes maneras de obtener observaciones (Tipos de
estudios).
1.3.4 Escalas de Medición (Nominal, ordinal, intervalo, razón,
absoluta).
1.3.5 Concepto de variable y tipos de variables (Cuantitativas,
cualitativas, discretas continuas, explicativas y respuestas).
1.4 Ejemplos en Medicina Veterinaria o Zootecnia para ilustrar los conceptos
de la temática.
2.1 Objetivo de la Estadística Descriptiva.
2.2 Métodos gráficos para representar características medidas en diferentes
escalas.
2.3 Métodos descriptivos numéricos.
2.3.1 Definición de parámetro y estimación.
2.3.2 Medidas de localización: media, mediana, moda y cuartiles
Usos e interpretación.
2.3.3 Medidas de dispersión: rango, rango intercuartílico, varianza,
desviación estándar, coeficiente de variación.
2.3.4 Teorema de Tchebychef y regla empírica.
2.3.5 Estandarización de un conjunto de datos.
3.1 Conceptos de: ensayo, espacio muestral, evento elemental, evento
compuesto, unión de eventos, intersección de eventos y eventos excluyentes.
3.2 Definición de probabilidad.
3.2.1 Definición clásica.
3.2.2 Definición frecuentista y su vínculo con la regularidad estadística
de los fenómenos aleatorios.
3.2.3 Axiomas de la probabilidad.
3.2.4 Probabilidad marginal y conjunta.
3.2.5 Probabilidad de la unión de dos eventos.
3.2.6 Probabilidad condicional.
3.2.7 Independencia de dos eventos.
3.3 Distribuciones de probabilidad de variables aleatorias.
3.3.1 Distribución de probabilidad de una variable aleatoria discreta.
3.3.2 La distribución binomial como modelo para la distribución de
probabilidad de una variable aleatoria discreta.
3.3.3 Distribución de probabilidad de una variable aleatoria continúa.
Función de densidad.
3.3.4 Ejemplos de modelos probabilísticos para la distribución de
probabilidad de una variable aleatoria continua: Normal, Normal
estándar, Ji cuadrada, T de Student y la distribución F.
4.1 Introducción.
4.1.1 Objeto de estudio de la estadística inferencial. Áreas medulares:
Estimación de parámetros y contrastación de hipótesis acerca de los
parámetros.
3
5
6
4.1.2 Definición general de conceptos: población finita e infinita,
parámetro, muestra aleatoria, tamaño de muestra, estimador,
estimación, distribución muestral de un estimador, error estándar de
un estimador.
4.2 Estimación Puntual.
4.2.1 Estimador puntual de una media y su distribución muestral.
Teorema central del límite.
4.2.2 Estimador puntual de una proporción y su distribución muestral
para muestras grandes.
4.3 Estimación por Intervalo.
4.3.1 Estimación por intervalo para una media, cuando se tiene una
muestra grande o cuando se tiene una muestra chica de una
población Normal.
4.3.2 Estimación por intervalo para una proporción cuando se tiene
una muestra grande.
4.3.3 Estimación por intervalo para diferencia de medias.
4.3.3.1 Muestras independientes.
4.3.3.2 Muestras relacionadas.
4.3.4 Estimación por intervalo para diferencia de proporciones.
5.1 Introducción.
5.1.1 Formulación de hipótesis estadísticas: hipótesis nula e hipótesis
alternativa.
5.1.2 Error tipo1, error tipo 2 y potencia de una prueba.
5.1.3 Estadística de prueba y su distribución nula.
5.1.4 Criterios para rechazar una hipótesis nula.
5.1.5 Ejemplo sencillo para ilustrar todos los conceptos.
5.2 Etapas para la contrastación de una prueba de hipótesis.
5.3 Contrastación de hipótesis para parámetros de una población.
5.3.1 Pruebas para una media.
5.3.2 Pruebas para una proporción.
5.4 Contrastación de hipótesis para comparar parámetros de dos
poblaciones.
5.4.1 Pruebas para diferencia de medias de dos poblaciones.
5.4.1.1 Muestras independientes.
5.4.1.2 Muestras relacionadas.
5.4.2 Pruebas para diferencia de dos proporciones con muestras
grandes.
5.4.3 Pruebas para homogeneidad de varianzas de poblaciones
Normales.
6.1 Conceptos básicos.
6.1.1 Análisis de Varianza.
6.1.2 Experimento, diseño estadístico y análisis.
6.1.3 Unidad experimental, factor, nivel, tratamiento, tamaño de
muestra.
6.2 Diseño Completamente aleatorizado de un solo factor.
6.2.1 Modelo y suposiciones.
4
7
8
6.2.2 Hipótesis. Estadística de prueba y su distribución nula.
Significancia.
6.2.3 Utilización del Análisis de varianza para contrastación de
hipótesis.
6.2.4 Prueba para comparaciones múltiples entre medias (Tukey).
7.1 Regresión lineal simple.
7.1.1 Introducción.
7.1.1.1 El área estadística de análisis de regresión
7.1.1.2 La ecuación de una recta. Interpretación de la ordenada
al origen y de la pendiente.
7.1.2 Modelo estadístico y suposiciones
7.1.3 Estimación de la ordenada al origen y la pendiente por mínimos
cuadrados.
7.1.4 Contrastación de hipótesis para la pendiente
7.1.5 El análisis de varianza para contrastar la hipótesis de no relación
lineal.
7.2 Análisis de correlación
8.1 Prueba de Xi2 de bondad de ajuste de Pearson.
8.2 Prueba de homogeneidad de proporciones
8.3 Prueba de independencia entre dos variables categóricas.
N°
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Prácticas
Construcción de un archivo de datos mediante el uso de la hoja electrónica de
Excel y su preparación para exportación a un paquete estadístico profesional
(JMP, SAS, SPSS, etc.).
Introducción a un programa estadístico profesional. Adaptación del archivo de
datos. Aplicación de métodos descriptivos gráficos y su interpretación.
Aplicación de métodos descriptivos numéricos y su interpretación.
Cálculo de probabilidades y porcentiles en modelos probabilísticos mediante
el paquete PQRS. Ejemplos de aplicaciones.
Aplicación de los métodos de estimación por intervalo utilizando el paquete
estadístico, con interpretación de resultados.
Aplicación de los métodos de contrastación de hipótesis estadísticas
utilizando el paquete estadístico, con interpretación de resultados.
Análisis de un diseño de un solo factor completamente aleatorizado,
utilizando el paquete estadístico. Interpretación de resultados.
Análisis de regresión lineal simple mediante el uso del paquete estadístico.
Interpretación de resultados.
Análisis de datos categóricos con el uso del paquete y su interpretación.
Actividades enseñanza-aprendizaje
Exposición
Trabajo en equipo
Lecturas
(X )
( )
( )
5
Trabajo de investigación
Prácticas
Otras (especificar):
( )
(X )
Evaluación del aprendizaje
Exámenes parciales
Examen final
Trabajos y tareas
Presentación de tema
Participación en clase
Habilidades prácticas
Otras (especificar):
Título o grado
Experiencia en el
área (años)
Otra
característica
(X )
(X )
(X )
( )
(X )
(X )
Perfil profesiográfico
Doctor y Maestro en Medicina Veterinaria y Zootecnia, Agronomía
o Biología orientados a la Estadística o bien un Maestro o Doctor
en Estadística.
Experiencia en docencia del área de estadística mínimo un año
Bibliografía básica:
1. Ducoing WAM. Introducción a la Estadística. México: Universidad Nacional
Autónoma de México. Facultad de Medicina Veterinaria y Zootecnia, 2009.
2. Prieto VL. Bioestadística sin dificultades matemáticas. En busca de tesoros
escondidos. Análisis estadístico de datos en investigación médica y
sociológica. México: Díaz de Santos, 2010.
3. Sánchez GMG, Ducoing WAM y Toledo AHO. Manual de Prácticas de
Estadística Básica. México: Universidad Nacional Autónoma de México.
Facultad de Medicina Veterinaria y Zootecnia, 2013.
Bibliografía complementaria:
1. Glantz SA. Bioestadística. McGraw-Hill Interamericana, 2006.
2. Argyrous G. Statistics for research: with a guide to SPSS. London. Sage, 2011.
3. Berk KN y Carey P. Análisis de Datos con Microsoft Excel Actualizado para
Office 2000. México. Internacional Thomson, 2001.
6
4. Daniel, W. W. Bases para el Análisis de las Ciencias de la Salud. 4a ed México.
Limusa, 2002.
5. Forthofer RN. Biostatistics: a guide to design, analysis, and discovery. San
Diego, California. Academic Press, 2007.
Referencias en línea:
1. De Smith MJ. Statistical Analysis Handbook.. 2013 Julio 22.
http://www.statsref.com/HTML/?navigation.html
2. Statistical Electronic Textbook (Statsoft). 2013 Julio 22.
http://www.statsoft.com/textbook/
3. The R environment for statistical computing and graphics: 2013 Julio 22.
http://www.r-project.org/
7